一個名為ANNA的新人工智慧系統已經開發出來，用來監測血液恶性腫瘤免疫療法可能引起的認知症狀。ANNA在治療後通過多次電話進行認知評估，以檢測失語症和混亂的早期徵兆。一項試點研究顯示了令人鼓舞的結果，2023年將在明尼蘇達大學梅森癌症中心進行更大規模的臨床評估。 PubMed DOI

研究探討使用 AI 數位代理人如 ChatGPT，協助醫師進行病患諮詢。透過訪談病患和醫師，評估三種數位代理人：沉默專家、溝通專家和數位伴侶。雖然兩方持開放態度，但也有保留意見。確定了九項數位代理人的設計需求，以支持諮詢、治療依從性和健康素養。 PubMed DOI

動機性訪談（MI）對於幫助青光眼患者遵循藥物治療很有效，但臨床醫師在診所提供這項服務時遇到困難。大型語言模型（LLMs）是一種人工智慧形式，透過聊天機器人提供MI可能有助克服這些困難。人工智慧驅動的MI具有效果好、可擴展性高和易取得等優勢，但也有風險，如安全性、隱私性和準確性問題。在特定領域的訓練對於青光眼等專業領域的準確性至關重要。儘管有限制，人工智慧驅動的MI在改善患者結果方面顯示出潛力，值得進一步研究。 PubMed DOI

研究探討利用人工智慧聊天平台為心臟衰竭患者提供資訊和支持，測試了兩個大型語言模型的平台回答30個相關問題。平台大多提供正確答案，但也有錯誤和過時資訊。儘管有潛力增進患者教育，仍需解決準確性問題，以免對患者造成損害。 PubMed DOI

這項研究介紹了MediBetter，一款能幫助病患監控健康狀況並遵循藥物用法的手機應用程式。它包含每日健康報告、人工智慧生成的摘要以及藥物提醒等功能。評估顯示，人工智慧生成的摘要在品質上優於使用者生成的摘要。使用者發現這款應用程式的功能對於健康監控和藥物依循非常有幫助。 PubMed DOI

研究發現「Brisa」聊天機器人對哮喘患者有幫助，參與度高且有8%的哮喘控制改善。使用者滿意度高，但希望對話更深入、更個人化。研究強調聊天機器人需平衡對話能力、準確性和安全性，以滿足使用者需求。 PubMed DOI

這項研究開發了一個生成式人工智慧（GenAI）助手，目的是改善高血壓的遠端病人監測。透過對醫生和病人需求的深入分析，我們找出了管理數據和促進病人參與的主要挑戰。這個GenAI助手包括針對病人的聊天機器人、為醫生提供的智能摘要，以及自動生成的草稿訊息，旨在提升溝通效率和簡化數據審查。經過六輪測試後，初步原型獲得正面反饋，顯示個性化互動的重要性。我們的研究結果顯示，GenAI能優化數據管理並加強病人與醫療提供者的溝通，提升遠端監測的效果。 PubMed DOI

肥胖是一種慢性疾病，需要持續管理和生活方式改變的支持。動機性訪談（MI）是一種有效的輔導方法，但因培訓成本高，未被廣泛應用。為了解決這個問題，神經代理計畫（NAOMI）將探索使用人工智慧的網路應用程式進行非腳本化的MI輔導。計畫將分四個階段開發，並招募超重或肥胖的成年人參與互動，收集反饋以評估其有效性。數據收集將於2024年9月開始，預計2025年5月結束，若成功，將為肥胖問題提供具成本效益的解決方案。 PubMed DOI

這項研究評估了不同簡訊策略對心血管疾病患者藥物遵從性的影響，並與常規護理進行比較。研究在2019年10月至2022年4月於美國進行，涉及9,501名未遵從處方的成人。參與者被隨機分為四組，結果顯示簡訊組的藥物補充率略高於常規護理，但差異不具統計意義，且在臨床事件上也無顯著差異。研究認為藥物遵從性受多種因素影響，未來應考慮這些複雜性。該試驗已在ClinicalTrials.gov註冊。 PubMed DOI

這篇論文探討了一個專為糖尿病患者設計的對話健康代理（CHA），使用開源的openCHA框架。這個CHA整合了美國糖尿病協會的飲食指導和Nutritionix的資訊，並具備分析營養攝取的工具，以提升糖尿病管理。研究比較了CHA與GPT-4的表現，針對100個與糖尿病相關的問題進行評估，主要聚焦在餐飲選擇和飲食風險上。結果顯示，CHA在提供準確有效的營養建議方面，表現優於GPT-4。 PubMed DOI